L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique dans les réseaux 5G - Enseignements tirés du Concours de l'UIT - ITU
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No. 5, 2020 L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique dans les réseaux 5G Enseignements tirés du Concours de l’UIT
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Éditorial ITU News MAGAZINE No. 05, 2020 1
L’intelligence artificielle et
l’apprentissage automatique
dans les réseaux 5G – Édition de
2020 du Concours de l’UIT
M. Houlin Zhao, Secrétaire général de l’UIT
J En février dernier, l’UIT a lancé la radiocommunications de l’UIT (UIT-R)
toute première édition du Concours intitulée «Spécifications détaillées
de l’UIT sur l’intelligence artificielle et des interfaces radioélectriques
l’apprentissage automatique dans les des IMT-2020».
réseaux 5G, une compétition mondiale
qui aboutira à une cérémonie de remise Les spécifications relatives aux IMT-
de prix en ligne, du 15 au 17 décembre 2020 pour la cinquième génération
2020. de communications mobiles (5G)
formeront le socle de l’économie
Dans le cadre de ce concours, l’UIT numérique de demain, en ce qu’elles
soutient et encourage la communauté feront entrer les entreprises et la
grandissante qui favorise l’intégration société dans un monde automatisé Dans le cadre
de l’intelligence artificielle (IA) et de et intelligent et contribueront à
l’apprentissage automatique dans les améliorer le quotidien des popu- de ce Concours,
réseaux, tout en renforçant en parallèle lations dans des proportions sans l’UIT soutient le
la communauté dirigeant les travaux précédent.
de normalisation de l’UIT dans les développement de
domaines de l’intelligence artificielle et Dans ce numéro des Nouvelles la communauté
de l’apprentissage automatique. de l’UIT, vous saurez tout sur le
Concours de l’UIT sur l’intelli- qui favorise
Ce concours de l’UIT contribue à gence artificielle et l’apprentissage l’intégration de
instaurer une culture fondée sur la automatique dans les réseaux
collaboration, qui constitue un élément 5G et trouverez de nombreux l’intelligence
nécessaire pour assurer le succès des articles d’information rédigés par artificielle/de
réseaux futurs et des réseaux émergents des entreprises et des établisse-
tels que les réseaux 5G, ainsi qu’à créer ments universitaires. l’apprentissage
de nouvelles possibilités permettant automatique
aux entreprises et aux établissements Durant la Grande finale de ce
universitaires d’influer sur l’évolution concours, des exposés seront dans les réseaux.
des normes de l’UIT. présentés par M. Vincent Poor,
professeur à l’Université de
En tant qu’institution spécialisée des Princeton (États-Unis), M. Chih-Lin Houlin Zhao
Nations Unies dans le domaine des TIC, I, de l’Institut de recherche sur les
l’UIT joue un rôle central pour veiller technologies mobiles de la Chine, et
à ce que ces réseaux soient déployés de M. Wojciech Samek, de l’insti-
à grande échelle et respectent les tut Fraunhofer HHI (Allemagne).
normes de qualité les plus élevées. L’édition de 2021 du concours sera
Dernièrement, l’UIT a annoncé l’ap- également lancée à cette occasion.
probation, par ses 193 États Membres, Ne manquez pas cet événement!
d’une Recommandation du Secteur des
Sommaire ITU News MAGAZINE No. 05, 2020 2
L’intelligence artificielle et
l’apprentissage automatique
dans les réseaux 5G
Enseignements tirés du Concours de l’UIT
Éditorial
1 L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique dans
les réseaux 5G – Édition de 2020 du Concours de l’UIT Photos de couverture: Shutterstock
M. Houlin Zhao, Secrétaire général de l’UIT
5 L’UIT tient à remercier les sponsors de l’édition de 2020 du Concours
sur l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique dans la 5G
ISSN 1020–4148
itunews.itu.int
Concours de l’UIT sur l’IA et l’apprentissage automatique dans la 6 numéros par an
Copyright: © ITU 2020
5G
Coordonnatrice de la rédaction et rédactrice:
6 Créer une communauté et renforcer la confiance au sein de la Nicole Harper
tribune de l’UIT Concepteur artistique: Christine Vanoli
Assistante d’édition: Angela Smith
L’équipe des Nouvelles de l’UIT s’est entretenue avec M. Chaesub Lee,
Directeur du Bureau de la normalisation des télécommunications
Traduction et mise en page:
de l’UIT, afin d’en savoir plus sur le Concours de l’UIT sur Département des conférences et
l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique dans la des publications
5G et sur ses liens avec les priorités stratégiques de l’UIT.
Rédaction/Publicité:
9 Message des organisateurs Tél.: +41 22 730 5723/5683
E‑mail: itunews@itu.int
Thomas Basikolo, Consultant pour l’intelligence
artificielle/l’apprentissage automatique Adresse postale:
Union internationale des télécommunications
Place des Nations
12 Suivez le concours de l’UIT sur l’intelligence artificielle
CH–1211 Genève 20 (Suisse)
et l’apprentissage automatique en 5G
13 Énoncés de problème Déni de responsabilité: les opinions exprimées
dans cette publication sont celles des auteurs
14 Grande finale du concours – Mardi 15 décembre 2020 des articles et n’engagent pas l’UIT. Les appella‑
tions employées dans la présente publication et
15 Grande finale du concours − Mercredi 16 décembre 2020
la présentation des données, cartes comprises,
16 Grande finale du concours – Jeudi 17 décembre 2020 qui y figurent n’impliquent de la part de l’UIT au‑
cune prise de position quant au statut juridique
17 Prix et certificats des lauréats des pays, territoires, villes ou zones, ou de leurs
autorités, ni quant au tracé de leurs frontières ou
18 Intelligence artificielle/apprentissage automatique: Guide limites. Les références faites à des sociétés ou à
des produits spécifiques n’impliquent pas que
des défis que devront relever les agents CTx de prochaine
l’UIT approuve ou recommande ces sociétés ou
génération ces produits, de préférence à d’autres, de nature
Vishnu Ram OV, Consultant en recherche indépendant similaire, mais dont il n’est pas fait mention.
23 Tour d’horizon des normes relatives aux réseaux autonomes Sauf indication contraire, toutes les photos sont
des photos UIT.
Xiaojia Song, chercheur, Xi CAO, chercheur principal, Lingli DENG,
responsable technique, Li YU, directeur de recherche, et Junlan
FENG, directeur scientifique, Institut de Recherche China Mobile
Sommaire ITU News MAGAZINE No. 05, 2020 3
Points de vue du secteur privé
32 Évaluation des capacités et accumulation de technologies
d’intelligence artificielle dans les réseaux futurs
M. Jun Liao, Directeur chargé de l’intelligence artificielle, M. Tengfei
liu, Mme Yameng Li et M. Jiaxin Wei, Ingénieurs dans le domaine
de l’intelligence artificielle, Institut de recherche China Unicom
35 Accélérer l’inférence de l’apprentissage profond grâce au kit
pratique à code source ouvert Adlik
Mme Liya Yuan, Ingénieure chargée des solutions à
code source ouvert et de la normalisation, ZTE
38 Difficultés et perspectives pour les fournisseurs de services de
communication ayant recours à l’intelligence artificielle et à
l’apprentissage automatique
Salih Ergüt, chercheur spécialiste de la 5G, Turkcell
42 Les réseaux autonomes: s’adapter à l’inconnu
Paul Harvey, Directeur de recherche, Innovation Studio, Rakuten
Mobile et Prakaiwan Vajrabhaya, Directeur de la sensibilisation et de la
promotion concernant la recherche, Innovation Studio, Rakuten Mobile.
46 Essais sur la qualité d’expérience dans les réseaux mobiles
Arnd Sibila, Responsable de la commercialisation des technologies,
Service des essais des réseaux mobiles, Rohde & Schwarz
50 Le point de vue d’un opérateur de réseau
sur le rôle de l’IA
dans les réseaux d’accès radioélectrique futur
Chih-Lin I, responsable scientifique et Qi Sun, chercheur principal,
Service des technologies hertziennes, China Mobile Research Institute
55 Intelligence artificielle et interfaces ouvertes: les catalyseurs
essentiels des réseaux de campus
M. Günther Bräutigam, Directeur général, Airpuls; M. Renato
L.G. Cavalcante, Chercheur, Fraunhofer HHI; M. Martin Kasparick,
Chercheur associé, Fraunhofer HHI; M. Alexander Keller, Directeur de
recherche, NVIDIA; et M. Slawomir Stanczak, Chef du département des
communications et des réseaux hertziens, Fraunhofer HHI, Allemagne
58 Citations de certains hôtes du Concours de l’UIT sur l’intelligence
artificielle et l’apprentissage automatique dans la 5G concernant les
énoncés de problèmes
61 Citations de certains participants au Concours de l’UIT sur l’intelligence
artificielle et l’apprentissage automatique dans la 5G
Sommaire ITU News MAGAZINE No. 05, 2020 4
Points de vue d’établissements universitaires
62 L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique au
service de communications ultra fiables à faible temps de
latence
M. Andrey Koucheryavy, Professeur, Département des réseaux de
télécommunication et de la transmission des données, SPbSUT,
Chercheur principal, NIIR et Président de la CE 11 de l’UIT-T; M. Ammar
Muthanna, Directeur adjoint chargé des sciences, Département
des réseaux de télécommunication et de la transmission des
données, SPbSUT, et responsable du Laboratoire SDN; M. Artem
Volkov, Chercheur et doctorant, Département des réseaux de
télécommunication et de la transmission des données, SPbSUT, Russie
66 L’intégration de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage
automatique dans les réseaux autonomes: une nouvelle
direction pour les télécommunications de prochaine
génération
Akihiro Nakao, professeur, Université deTokyo, Japan
70 Simulations réalistes sous Raymobtime pour concevoir
la couche physique de systèmes hertziens fondés sur
l’intelligence artificielle
Aldebaro Klautau, professeur, Université fédérale de Pará,
Brésil, et Nuria González-Prelcic, professeur associé, Université
publique de Caroline du Nord, États-Unis d’Amérique
74 Construire des systèmes fiables et qui inspirent confiance grâce
aux simulateurs de réseaux et aux normes
Francesc Wilhelmi, chercheur postdoctorant, Centre Tecnològic
de Telecomunicacions de Catalunya (CTTC), Espagne
78 Au Nigéria, les projets de recherche font évoluer
l’enseignement et la reconnaissance vocale
James Agajo, professeur associé et chef du Groupe de
recherche WINEST, Département d’ingénierie informatique,
Abdullahi Sani Shuaibu et Blessed Guda, étudiants,
Université fédérale de technologie de Minna, Nigéria
82 Pourquoi de nouveaux partenariats sont nécessaires pour
produire de nouvelles données
Ignacio Rodriguez Larrad, Postdoctorant, Réseaux de
communications hertziens, Université d’Aalborg, Danemark
86 Orchestration des fonctions de l’apprentissage automatique
pour la future génération de réseaux de communication
Mme Shagufta Henna, Maître de conférence en informatique,
Institut de technologie de Letterkenny, Irlande
88 Possibilités de parrainage pour 2021
L’UIT tient à remercier les
sponsors de l’édition de 2020
du Concours sur l’intelligence
artificielle et l’apprentissage
automatique dans la 5G
Sponsor de la catégorie or
Autorité de régulation des télécommunications
(TRA), Émirats arabes unis
TRA
Sponsors de la catégorie bronze
Cisco Systems et ZTE
CISCO ZTE
Concours de l’UIT sur l’IA et l’apprentissage automatique dans la 5G ITU News MAGAZINE No. 05, 2020 6
Créer une communauté et
renforcer la confiance au
sein de la tribune de l’UIT
L’équipe des Nouvelles de l’UIT s’est entretenue avec M.
Chaesub Lee, Directeur du Bureau de la normalisation des
télécommunications de l’UIT, afin d’en savoir plus sur le Concours
de l’UIT sur l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique
dans la 5G et sur ses liens avec les priorités stratégiques de l’UIT.
Le présent numéro met en avant De quelle manière le Concours
des données d’expérience issues de l’UIT contribue-il aux priorités
du Concours de l’UIT. Pouvezvous stratégiques de l’UIT? Le Concours de
présenter les objectifs de
ce concours? ^ La création d’une communauté
l’UIT a servi de
et le renforcement de la confiance cadre permettant
^ Le Concours de l’UIT a servi de
cadre permettant aux participants
sont au cœur de l’action de l’UIT.
Les membres de l’UIT se com-
aux participants
d’appliquer le kit pratique de l’UIT posent de 193 États Membres d’appliquer le
sur l’apprentissage automatique
afin de trouver des solutions à des
et de plus de 900 entreprises,
universités et organisations inter-
kit pratique
énoncés de problèmes concrets. nationales et régionales à travers de l’UIT sur
Les participants ont pu entrer en
relation avec de nouveaux parte-
le monde. Les normes de l’UIT
sont élaborées par une commu-
l’apprentissage
naires au sein de la communauté nauté d’acteurs, ce qui favorise automatique.
de l’UIT et découvrir de nouveaux une compréhension mutuelle
outils et de nouvelles sources de permettant aux parties prenantes Chaesub Lee
données, dans le but d’atteindre d’avancer ensemble. Les normes
Directeur du Bureau
les objectifs fixés dans les énon- de l’UIT constituent des réalisations de la normalisation des
cés de problèmes soumis par des majeures qui sont le fruit de la télécommunications de l’UIT
entreprises et des établissements collaboration internationale. Elles
universitaires du Brésil, de la représentent des engagements
Chine, de l’Inde, de l’Irlande, du volontaires en faveur d’approches
Japon, de la Russie, de l’Espagne, communes vis-à-vis de la concep-
de la Turquie et des États-Unis. Les tion et de l’application des techno-
participants ont eu l’occasion de logies et de l’appui aux relations
démontrer leurs talents, d’éprou- commerciales. Toute la valeur du
ver leurs concepts sur des données processus de normalisation de
réelles et des problèmes concrets l’UIT tient à la communauté qui
et de concourir afin d’obtenir une se crée dans ce contexte, comme
reconnaissance internationale. c’est le cas dans le cadre du
Concours de l’UIT.
Concours de l’UIT sur l’IA et l’apprentissage automatique dans la 5G ITU News MAGAZINE No. 05, 2020 7
Quelle est la relation entre les Les réseaux 5G la série Y.317x de l’UIT offrent des
normes de l’UIT et le Concours de constituent des ensembles d’outils polyvalents
l’UIT, et comment cette relation visant à favoriser l’intégration
est-elle appelée à évoluer?
avancées majeures de l’intelligence artificielle et de
dans le secteur l’apprentissage automatique en
^ Les nouvelles normes de l’UIT et permettront phase avec l’évolution des réseaux.
pour l’intelligence artificielle (IA) de répondre aux Des ensembles d’outils normalisés,
conçus pour être adaptés à l’évo-
et l’apprentissage automatique
besoins propres à lution des besoins des utilisateurs
(ML) offrent des outils permettant
d’intégrer l’intelligence artificielle un large éventail et aux très nombreux cas d’utilisa-
et l’apprentissage automatique d’applications dans tion, sont également mis en avant
dans les réseaux 5G et les réseaux tous les secteurs dans les normes de l’UIT, dans des
domaines tels que le multimédia,
futurs, à mesure que ceux-ci
d’activité. la sécurité, la chaîne de blocs et
évoluent. L’architecture UIT-T
Y.3172, qui découle de l’étude les technologies d’informatique
des cas d’utilisation publiés quantique.
dans le Supplément 55 aux Chaesub Lee
Recommandations UIT-T de la série Le secteur des TIC évolue très
Y.3170, présente un ensemble rapidement. Quelles ont été les
d’outils de base en lien avec le incidences des évolutions de ces
réseau sous-jacent: un pipeline ML dernières années sur le processus
pour l’optimisation des modèles de normalisation de l’UIT?
et le service; un «bac à sable»
ML pour mettre à l’épreuve les En quoi l’intelligence artificielle/ ^ Le Secteur de la normalisa-
modèles avant le déploiement; et l’apprentissage automatique et tion des télécommunications de
un orchestrateur de fonctions ML la promotion des normes sont-ils l’UIT (UIT-T) a vu le nombre de
pour contrôler l’intégration IA/ML. importants dans le contexte des ses membres augmenter consi-
Les Recommandations UITT Y.3173 réseaux 5G et des réseaux futurs? dérablement au cours des quatre
(évaluation du niveau d’intelli- dernières années, avec plus de
gence), UIT-T Y.3174 (traitement ^ Les entreprises du secteur des 50 nouveaux membres l’année
des données) et UITT Y.3176 réseaux se tournent vers l’intelli- dernière. Nous traitons de nou-
(intégration des marchés) reposent gence artificielle et l’apprentissage veaux sujets passionnants, mais le
toutes sur l’architecture UIT-T automatique dans le cadre de rôle que joue la tribune de l’UIT est
Y.3172. Le Concours de l’UIT avait leurs innovations visant à optimiser resté le même depuis plus de 150
pour objectif de présenter et de le fonctionnement des réseaux et ans: créer une communauté et ren-
valider ces normes de l’UIT et de à accroître l’efficacité énergétique forcer la confiance afin de promou-
créer de nouvelles perspectives et la rentabilité. Les réseaux 5G voir les avancées dans le domaine
permettant aux entreprises et aux constituent des avancées majeures des TIC à l’échelle mondiale.
établissements universitaires d’in- dans le secteur et permettront de Depuis de nombreuses années
fluer sur leur évolution. répondre aux besoins propres à essentielle à l’instauration d’une
un large éventail d’applications compréhension mutuelle dans le
dans tous les secteurs d’acti- secteur des TIC, la plate-forme de
vité. Les réseaux sont de plus en normalisation de l’UIT aide désor-
plus complexes et sophistiqués. mais ce même secteur à établir
L’intelligence artificielle et l’ap- une compréhension mutuelle avec
prentissage automatique joueront ses nombreux nouveaux parte-
un rôle essentiel pour faire face à naires. Les nouveaux partenaires
cette complexité. Les normes de œuvrent collectivement à faire
Concours de l’UIT sur l’IA et l’apprentissage automatique dans la 5G ITU News MAGAZINE No. 05, 2020 8
Le concept de réseau
progresser les travaux de normali- différentes parties prenantes, y véritablement
sation de l’UIT dans des domaines compris des travaux de normalisa- autonome – que
tels que les villes intelligentes, tion de l’UIT. permet le niveau
l’énergie, les soins de santé, les
services financiers, l’automobile et
5 d’intelligence
l’intelligence artificielle/l’apprentis- décrit dans la
sage automatique. Dans quels domaines l’influence Recommandation
de l’intelligence artificielle/de UIT-T Y.3173 – a donné
Quelle a été l’approche adoptée l’apprentissage automatique
par l’UIT face à la nécessité de estelle la plus marquée
lieu à de nombreuses
prendre un charge une gamme dans le cadre des travaux de discussions au
d’applications TIC plus diversifiée? normalisation de l’UIT et quelles sein de l’UIT.
sont les possibilités sur le plan de
^ Bien que le rôle de l’UIT, consis- la participation?
tant à créer une communauté et Chaesub Lee
à renforcer la confiance, soit resté ^ L’intelligence artificielle et
inchangé, nous sommes entrés l’apprentissage automatique font
dans une nouvelle ère sur le plan partie intégrante des travaux de
de la normalisation, qui suppose normalisation de l’UIT dans des
d’adopter de nouvelles approches domaines tels que l’orchestra-
afin que l’UIT puisse continuer tion et la gestion des réseaux,
d’exercer ce rôle. Depuis de nom- le codage multimédia, l’éva-
breuses années, nous réunissons luation de la qualité de service,
les décideurs du secteur des TIC la santé numérique, l’efficacité
et les décideurs d’autres secteurs. environnementale et la conduite
Ce dialogue inclusif nous a permis autonome. Le concept de réseau
d’instaurer les conditions néces- véritablement autonome (niveau
saires pour élaborer des normes 5 d’intelligence décrit dans la
influentes dans les domaines de Recommandation UIT-T Y.3173)
l’innovation qui ont vu le jour a donné lieu à de nombreuses
grâce aux nouveaux partenariats, discussions au sein de l’UIT. Nous
comme la santé numérique, les invitons ceux qui le souhaitent à
services financiers numériques, les nous rejoindre. L’UIT continue de
systèmes de transport intelligents se développer de façon inclusive.
et l’intelligence artificielle/l’appren-
tissage automatique. C’est à cet Cette année, nous avons mis en
aspect que l’on reconnaît l’utilité place une contribution financière
des tribunes ouvertes telles que les réduite pour les jeunes entreprises
groupes spécialisés de l’UIT-T et le et les PME. Les établissements
Sommet mondial sur l’intelligence universitaires bénéficient de contri-
artificielle au service du bien social. butions réduites depuis 2011. Les
Ces tribunes ouvertes contri- entreprises de toutes tailles issues
buent à créer une communauté de pays en développement à
et à renforcer la confiance. Elles faible revenu bénéficient égale-
permettent de mieux comprendre ment de contributions réduites.
les contributions attendues desConcours de l’UIT sur l’IA et l’apprentissage automatique dans la 5G ITU News MAGAZINE No. 05, 2020 9
Concours
de l’UIT sur
l’intelligence artificielle
et l’apprentissage
automatique dans la 5G
Application de l’apprentissage
automatique dans les réseaux
de communication
ai5gchallenge@itu.int
Message des organisateurs
Thomas Basikolo, Consultant pour l’intelligence artificielle/l’apprentissage automatique
J Le Concours de l’UIT sur l’intelligence artificielle et l’apprentissage
automatique dans la 5G a réuni des étudiants et des professionnels
du monde entier partageant les mêmes intérêts afin d’étudier les
applications pratiques de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage Le Concours de l’UIT
automatique dans les réseaux émergents et les réseaux futurs. Il sur l’intelligence
s’agissait du premier concours de ce type organisé par l’UIT, mais
artificielle et
compte tenu du grand nombre d’enseignements précieux qui ont été
retenus, il est à prévoir que d’autres éditions suivront. l’apprentissage
automatique dans
Le Concours a réuni plus de 1 300 participants de 62 pays, regroupés la 5G a réuni des
au sein de 911 équipes. Lors de la grande finale de ce concours, qui
étudiants et des
aura lieu en ligne du 15 au 17 décembre, ces équipes exceptionnelles
entreront en compétition pour remporter une partie du prix représen- professionnels
tant un montant total de 20 000 CHF, ainsi que divers autres prix offrant du monde entier
une reconnaissance mondiale. partageant les
mêmes intérêts.
Ce Concours de l’UIT a été rendu possible grâce à des partenariats, qui
ont constitué le maître mot de cette manifestation.
Thomas BasikoloConcours de l’UIT sur l’IA et l’apprentissage automatique dans la 5G ITU News MAGAZINE No. 05, 2020 10
Le Concours a unis et nos sponsors de la catégo- Les énoncés de problèmes
réuni plus de 1 300 rie bronze, Cisco et ZTE. de cette première édition du
Concours de l’UIT ont fourni
participants de 62 diverses occasions d’appliquer
pays, regroupés au Mettre en correspondance les techniques UIT-T Y.317x, et un
sein de 911 équipes. les solutions et les normes énoncé de problème a permis de
de l’UIT démontrer les capacités MLFO
grâce à des mises en œuvre de
Thomas Basikolo Les nouvelles normes de l’UIT pour référence.
l’intelligence artificielle (IA)/
l’apprentissage automatique (ML) Dans les éditions futures de ce
offrent des ensembles de données Concours de l’UIT, l’objectif sera
qui, lorsqu’ils sont intégrés, consti- de fournir une mise en œuvre de
tuent un canal de bout en bout référence pour un pipeline ML de
pour l’intégration de l’intelligence bout en bout, comme indiqué dans
Le Concours de l’UIT a permis aux artificielle et de l’apprentissage la Recommandation UITT Y.3172.
participants de nouer des relations automatique dans les réseaux. Le Ces mises en œuvre de référence
avec de nouveaux partenaires issus Concours de l’UIT vise à présenter comprendraient par exemple des
d’entreprises et d’établissements et à valider ces normes de l’UIT. guides pour le codage et l’intégra-
universitaires et de découvrir de En mettant en correspondance les tion de l’apprentissage automa-
nouveaux outils et de nouvelles solutions et les normes de l’UIT, tique; des outils pour le traitement
ressources de données, le but le Concours de l’UIT contribue au et la gestion des données; et des
étant de résoudre des problèmes développement de la commu- outils pour la sélection, l’entraîne-
réels au moyen de l’intelligence nauté d’acteurs qui sont en mesure ment, l’optimisation et la vérifica-
artificielle/de l’apprentissage de promouvoir l’évolution itérative tion des modèles d’apprentissage
automatique, de démontrer leurs de ces normes. automatique.
talents et d’acquérir de nouvelles
données d’expérience. Vingt-trois L’architecture UIT-T Y.3172, Notre objectif est aussi de donner
énoncés de problèmes ont été qui découle de l’étude des l’accès aux ensembles d’outils
soumis par des entreprises et des cas d’utilisation publiés normalisés de l’UIT dans le cadre
établissements universitaires du dans le Supplément 55 aux d’initiatives telles que des plugfest
Brésil, de la Chine, de l’Inde, de Recommandations UIT-T de la série et des hackatons et de faciliter la
l’Irlande, du Japon, de la Russie, Y.3170, présente un ensemble collaboration dans le cadre de
de l’Espagne, de la Turquie et des d’outils de base en lien avec le projets à code source ouvert et de
États-Unis, et ces «hôtes régio- réseau sous-jacent: un pipeline ML travaux de normalisation.
naux» ont fourni des ressources et pour l’optimisation des modèles
des avis d’experts afin d’aider les et le service; un «bac à sable»
participants à relever ces défis. ML pour mettre à l’épreuve les Une expérience
modèles avant le déploiement; et d’apprentissage pour tous
Nous tenons à remercier la com- un orchestrateur de fonctions ML
munauté qui a rendu possible ce (MLFO) pour contrôler l’intégra- La disponibilité des données est
Concours, c’est-à-dire les parti- tion IA/ML. Les Recommandations un problème majeur qui doit être
cipants et les hôtes régionaux; UIT-T Y.3173 (évaluation du niveau traité lorsque l’on réunit une com-
les partenaires de promotion, d’intelligence), UIT-T Y.3174 (traite- munauté mondiale afin d’innover
à savoir LF AI & Data, NGMN ment des données) et UITT Y.3176 dans le domaine de l’intelligence
et SGInnovate; ainsi que notre (intégration des marchés) artificielle/de l’apprentissage
sponsor de la catégorie or, l’Auto- reposent toutes sur l’architecture automatique.
rité de régulation des télécommu- UIT-T Y.3172.
nications (TRA) des Émirats arabesConcours de l’UIT sur l’IA et l’apprentissage automatique dans la 5G ITU News MAGAZINE No. 05, 2020 11
Les travaux
Quinze énoncés de problèmes artificielle/de l’apprentis- préparatoires en vue
étaient mis à la disposition de sage automatique. de l’édition 2.0 du
tous les participants. Huit énoncés
Concours de l’UIT
étaient disponibles moyennant des Dans le cadre des travaux visant
conditions définies par les hôtes. à offrir aux participants des sont en cours, sous la
Quatorze autres sont toujours «en conditions équitables, l’UIT et ses direction d’une équipe
cours d’élaboration», en l’absence partenaires ont élaboré des flux de de base constituée
d’outils et de ressources de don- travail spécialement adaptés, per-
de membres du
nées nécessaires pour cette pre- mettant aux participants de vivre
mière édition du Concours de l’UIT. une expérience unique et person- comité de gestion
Il est à espérer que de nouveaux nalisée dans le cadre du Concours. du Concours, de
partenaires se mobiliseront pour membres du jury,
aborder ces quatorze énoncés de L’UIT a dialogué avec les parti-
de partenaires
problèmes lors de futures éditions cipants dans le cadre de tables
du Concours de l’UIT. rondes et de webinaires tech- de promotion et
niques, afin de fournir des avis de sponsors.
Les lignes directrices sur le partage d’experts dans le but de traiter
de données du Concours de l’UIT les énoncés de problèmes et de
englobent un large éventail de mettre en avant les nouvelles
points de vue émanant d’entre- normes de l’UIT à l’appui. Aux Thomas Basikolo
prises et d’établissements uni- côtés des hôtes régionaux, les
versitaires concernant l’accès à organisateurs ont fait la promotion
des données réelles relatives aux de la manifestation en langues
réseaux, à des données de syn- locales, mis en relation des parti-
thèse et à des données ouvertes. cipants et des mentors et animé serions heureux d’accueillir de
Ces lignes directrices donnent une des discussions interactives sur la nouveaux partenariats et de rece-
description des mesures visant plate-forme Slack. voir de nouveaux énoncés de pro-
à permettre le partage de don- blèmes, de nouveaux outils et de
nées compte tenu des différentes nouvelles ressources de données.
classifications des ensembles de Prêts à relever le défi Notre objectif est d’ouvrir de nou-
données, des étapes de prétraite- en 2021? velles possibilités pour permettre
ment (notamment l’anonymisation) aux entreprises et aux établisse-
et de l’hébergement sécurisé Les travaux préparatoires en vue ments universitaires de résoudre
des données. de l’édition 2.0 du Concours de ensemble des problèmes, ainsi
l’UIT sont en cours, sous la direc- que de nouvelles perspectives
Nous avons pu constater que les tion d’une équipe de base consti- pour influer sur l’orientation
meilleurs résultats sont ceux obte- tuée de membres du comité de du processus de normalisation
nus dans le cadre d’une collabora- gestion du Concours, de membres de l’UIT et de l’application des
tion étroite. Le Concours a montré du jury, de partenaires de promo- normes. Contactez-nous si vous
que la meilleure façon de résoudre tion et de sponsors. souhaitez participer à la résolution
les énoncés de problèmes est de de problèmes, évaluer certaines
s’appuyer non seulement sur les Nous continuerons d’encourager contributions intéressantes, pro-
outils et les ressources de données les nouveaux partenariats dans mouvoir le Concours, parrainer un
nécessaires, mais aussi sur une les domaines de l’intelligence prix ou encadrer des étudiants.
collaboration étroite entre les parti- artificielle et de l’apprentis-
cipants et les hôtes régionaux. sage automatique et d’élaborer Nous vous remercions pour votre
des principes directeurs pour soutien et nous nous réjouissons
Notre priorité était de créer une l’échange d’outils et de ressources de vous revoir à l’occasion de l’édi-
véritable communauté dans de données nécessaires afin de tion 2.0 du Concours.
le domaine de l’intelligence concrétiser ces partenariats. NousSuivez le concours de l’UIT sur
l’intelligence artificielle
et l’apprentissage
automatique en 5G
26 partenaires Voir le site web
(opérateurs de du concours
télécommunication, fournisseurs
d’équipements et universitaires) ont
travaillé sur 23 énoncés de problème,
Plus de 1 300 participants provenant de
plus de 60 pays situés dans 6 régions et
provenant à 45% du secteur privé et à 55% Ne manquez pas
du monde universitaire, 26 séminaires sur la proclamation
le web, 4 domaines techniques: réseaux, des gagnants de
catalyseurs, processus verticaux, bien la grande finale
social, 20 000 CHF de dotation du concours
pour les lauréats, 5 catégories de qui aura lieu en
certificats ligne ici
du 15 au 17
décembre 2020
Chronologie
Appel Grande
mondial à Début de Progression
finale en
des énoncés la manche des meilleures
ligne du
pour le internationale équipe
concours
concours
Choix des énoncés de problème Allocutions
Publication des jeux de données Exposés des lauréats
Inscription Remise des prix
Fin de la
Phase manche
d’échauffement internationale
Février 2020 à juin 2020 Juillet 2020 Novembre 2020 15-17 décembre 2020Énoncés de problème
Titre Entité d’accueil
ML5G-PHY-choix des faisceaux: apprentissage automatique appliqué à la
Université fédérale de Pará (UFPA), Brésil
couche physique des systèmes MIMO en ondes millimétriques
Améliorer la capacité des réseaux WLAN conformes à la norme IEEE 802.11 par
Université de Pompeu Fabra (UPF), Espagne
l’apprentissage automatique
Barcelona Neural Networking Center (BNN-UPC),
Concours 2020 de construction de réseaux de neurones en graphes
Espagne
Compression de modèles d’apprentissage profond ZTE
5G+IA (transport intelligent) Université de Jawaharlal Nehru (JNU), Inde
Amélioration de l’expérience et renforcement de l’immersion lors des
Dview
conférences et des collaborations par vidéo
5G+ML/IA (accès dynamique au spectre) Indian Institute of Technology Delhi (IITD)
Systèmes IA/ML protégeant la confidentialité des données dans des réseaux 5G
Centre for Development of Telematics (C‑DOT)
destinés aux applications de santé
Partage des expériences en matière d’utilisation de systèmes 5G+IA (3D
Hike, Inde
augmentée + réalité virtuelle)
Démonstration des capacités des systèmes MLFO par mise en œuvre de
Letterkenny Institute of Technology (LYIT), Irlande
références
ML5G-PHY-estimation des canaux: apprentissage automatique appliqué à la
couche physique des systèmes MIMO en ondes millimétriques à l’Université North Carolina State University, ÉtatsUnis d’Amérique
publique de Caroline du Nord
NEC, RISING Committee, Telecommunication
Estimation de l’état d’un réseau par analyse de données vidéo brutes
Technology Committee (TTC)
Analyse des échecs liés aux informations d’itinéraire dans les réseaux centraux IP KDDI, RISING Committee, Telecommunication
par un environnement de test fondé sur la virtualisation des fonctions de réseau Technology Committee (TTC)
Exploitation d’informations météorologiques pour prévoir les échecs de liaisons
Turkcell
radio
Reconnaissance de trafic et prévision de trafic à long terme fondées sur des Université publique de télécommunications de
algorithmes d’IA et des métadonnées aux fins de la 5G/IMT-2020 et au-delà SaintPétersbourg (SPbSUT)
5G+IA+AR China Unicom (Division de Zhejiang)
Localisation des pannes dans des éléments de réseaux en boucle fondée sur
China Unicom (Division de Guangdong)
une plate-forme MEC
Construction d’éléments de réseaux en boucle fondés sur une plate-forme MEC
China Unicom (Division de Guangdong)
à partir d’un graphe de connaissances pour la configuration
Alerte et prévention fondées sur des données de télécommunication pour les
China Unicom (Division de Beijing)
situations d’urgence en matière de santé publique
Prévisions permettant à des cellules de stations de base d’un réseau de
China Unicom (Division de Shanghaï)
communication mobile d’économiser de l’énergie
Détection d’anomalies dans un réseau central fondée sur des indicateurs clés de
China Unicom (Division de Shanghaï)
performance
Optimisation de la topologie des réseaux China Mobile
Prévision d’alerte de panne (OoS) dans une station de base d’un réseau 4/5G China MobileGrande finale du concours
– Mardi 15 décembre 2020
Heure
Titre Membres de l’équipe Affiliation
CET
12 h 15 5G+IA+AR Jiawang Liu_Jiaping Jiang CITC et China Unicom
Analyse des échecs liés aux informations d’itinéraire
12 h 30 dans les réseaux centraux IP par un environnement de Fei Xia_Aerman Tuerxun_Jiaxing Lu_Ping Du Université de Tokyo
test fondé sur la virtualisation des fonctions de réseau
Analyse des échecs liés aux informations d’itinéraire
Nara Institute of Science
12 h 45 dans les réseaux centraux IP par un environnement de Takanori Hara_Kentaro Fujita
and Technology, Japan
test fondé sur la virtualisation des fonctions de réseau
Analyse des échecs liés aux informations d’itinéraire Ryoma Kondo_Takashi Ubukata _Kentaro
13 h 00 dans les réseaux centraux IP par un environnement de Matsuura_ Université de Tokyo
test fondé sur la virtualisation des fonctions de réseau Hirofumi Ohzeki
Localisation des pannes dans des éléments de réseaux Guochuang Software
13 h 15 Zhang Qi_Lin Xueqin
en boucle fondée sur une plate-forme MEC Co. Ltd
Han Zengfu_Wang Zhiguo_ Zhang Yiwei_Wu
13 h 30 Optimisation de la topologie des réseaux China Mobile Shandong
Desheng_Li Sicong
Gang Zhouwei_Rao Qianyin_Feng Zezhong_Xi
13 h 45 Optimisation de la topologie des réseaux China Mobile Guizhou
Lin_Guo Lin
14 h 00 Pause Pause Pause
Prévisions permettant à des cellules de stations de base
AsiaInfo Technologies
14 h 15 d’un réseau de communication mobile d’économiser Wei Jiang_Shiyi Zhu_Xu Xu
Ltd
de l’énergie
Prévision d’alerte de panne (OoS) dans une station de
14 h 30 Zhou Chao_Zheng Tianyu_Jiang Meijun Université de Nankai
base d’un réseau 4/5G
Démonstration des capacités des systèmes MLFO par Université technique de
14 h 45 Abhishek Dandekar
mise en œuvre de références Berlin
ML5G-PHY-choix des faisceaux: apprentissage
Mahdi Boloursaz Mashhadi_ Tze‑Yang Tung_Mikolaj Imperial College,
15 h 00 automatique appliqué à la couche physique des
Jankowski_Szymon Kobus Londres
systèmes MIMO en ondes millimétriques
ML5G-PHY-choix des faisceaux: apprentissage
Batool Salehihikouei_Debashri Roy_Guillem Reus Université du Nord-Est,
15 h 15 automatique appliqué à la couche physique des
Muns_Zifeng Wang_Tong Jian Brésil
systèmes MIMO en ondes millimétriques
ML5G-PHY-choix des faisceaux: apprentissage
15 h 30 automatique appliqué à la couche physique des Zecchin Matteo Eurecom, Brésil
systèmes MIMO en ondes millimétriques
Améliorer la capacité des réseaux WLAN conformes à Université de Pompeu
15 h 45 Ramon Vallès
la norme IEEE 802.11 par l’apprentissage automatique Fabra, Espagne
Améliorer la capacité des réseaux WLAN conformes à Paola Soto_David Goez_Miguel Camelo_Natalia Université d’Antwerp,
16 h 00
la norme IEEE 802.11 par l’apprentissage automatique Gaviria Belgique
Mohammad Abid_Ayman M. Aloshan_Faisal
Améliorer la capacité des réseaux WLAN conformes à
16 h 15 Alomar_Mohammad Alfaifi_ Saudi Telecom
la norme IEEE 802.11 par l’apprentissage automatique
Abdulrahman Algunayyah_Khaled M. Sahari
Note: Les équipes précitées ont été choisies pour présenter un exposé lors de la grande finale du concours (conférence finale).
(Chaque équipe dispose de 8 minutes pour faire son exposé,
puis de 7 minutes pour les questions et les réponses avec le jury et le public.)
On trouvera ici la liste des Ne manquez pas la conférence
meilleures équipes. finale! Inscrivez-vous ici.Grande finale du concours −
Mercredi 16 décembre 2020
Heure
Titre Membres de l’équipe Affiliation
CET
Estimation de l’état d’un réseau par analyse de Université de la Préfecture
12 h 00 Yuusuke Hashimoto_Yuya Seki _Daishi Kondo
données vidéo brutes d’Osaka, Japon
The Kyoto College of
Estimation de l’état d’un réseau par analyse de
12 h 15 Yimeng Sun_Badr Mochizuki Graduate Studies for
données vidéo brutes
Informatics, Japon
National Institute of
Estimation de l’état d’un réseau par analyse de Fuyuki Higa_Gen Utidomari_ Ryuma Kinjyo_Nao
12 h 30 Technology, Okinawa
données vidéo brutes Uehara
College, Japon
Institute of Computing
12 h 45 Compression de modèles d’apprentissage profond Yuwei Wang_Sheng Sun Technology Académie des
sciences de la Chine
Satheesh Kumar Perepu_ Saravanan Mohan_
13 h 00 Compression de modèles d’apprentissage profond Ericsson Research India
Vidya G Thrivikram_G L Sethuraman T V
Atheer K. Alsaif_Nora M. Almuhanna_
13 h 15 5G+IA (transport intelligent) Saudi Telecom
Abdulrahman Alromaih_ Abdullah O. Alwashmi
Systèmes IA/ML protégeant la confidentialité
Mohammad Malekzadeh_ Mehmet Emre Ozfatura_
13 h 30 des données dans des réseaux 5G destinés aux Imperial College, Londres
Kunal Katarya_Mital Nitish
applications de santé
Partage des expériences en matière d’utilisation de Easyrewardz Software
13 h 45 Nitish Kumar Singh
systèmes 5G+IA (3D augmentée + réalité virtuelle) Services
14 h 00 Pause Pause Pause
Concours 2020 de construction de réseaux de Loïck Bonniot_Christoph Neumann_François
14 h 15 InterDigital; Inria/Irisa
neurones en graphes Schnitzler_ François Taiani
Concours 2020 de construction de réseaux de Nick Vincent Hainke_Stefan Venz_
14 h 30 Fraunhofer HHI, Allemagne
neurones en graphes Johannes Wegener_Henrike Wissing
Concours 2020 de construction de réseaux de Martin Happ_Christian Maier_Jia Lei Du_Matthias Salzburg Research
14 h 45
neurones en graphes Herlich Forschungsgesellschaft
Exploitation d’informations météorologiques pour
15 h 00 Dheeraj Kotagiri_Anan Sawabe_ Takanora Iwai NEC Corporation
prévoir les échecs de liaisons radio
Exploitation d’informations météorologiques pour Juan Samuel Pérez_Amín Deschamps_ Santo Domingo Institute of
15 h 15
prévoir les échecs de liaisons radio Willmer Quiñones_Yobany Díaz Technology (INTEC)
Reconnaissance de trafic et prévision de trafic à Université technique
Ainaz Hamidulin_Viktor Adadurov_Denis Garaev_
15 h 30 long terme fondées sur des algorithmes d’IA et des publique d’aéronautique
Artem Andriesvky
métadonnées aux fins de la 5G/IMT2020 et au-delà d’Oufa, Russie
ML5G-PHY-estimation des canaux: apprentissage
automatique appliqué à la couche physique
15 h 45 Dolores Garcia_Joan Palacios_ Joerg Widmer IMDEA Networks
des systèmes MIMO en ondes millimétriques à
l’Université publique de Caroline du Nord
ML5G-PHY-estimation des canaux: apprentissage
automatique appliqué à la couche physique Emil Björnson_Pontus Giselsson_ Universités de Linköping et
16 h 00
des systèmes MIMO en ondes millimétriques à Mustafa Cenk Yetis_Özlem Tugfe Demir de Lund, Suède
l’Université publique de Caroline du Nord
ML5G-PHY-estimation des canaux: apprentissage Eurecom, France,
Chandra Murthy_Christo Kurisummoottil Thomas_
automatique appliqué à la couche physique Indian Institute of Science,
16 h 15 Marios Kountouris_Rakesh Mundlamuri_Sai
des systèmes MIMO en ondes millimétriques à Inde, Communications,
Subramanyam Thoota_Sameera Bharadwaja H
l’Université publique de Caroline du Nord Canada
Note: Les équipes précitées ont été choisies pour présenter un exposé lors de la grande finale du concours (conférence finale).
(Chaque équipe dispose de 8 minutes pour faire son exposé,
puis de 7 minutes pour les questions et les réponses avec le jury et le public.)
On trouvera ici la liste des Ne manquez pas la conférence
meilleures équipes. finale! Inscrivez-vous ici.Grande finale du concours
– Jeudi 17 décembre 2020
Heure
Programme
CET
11 h 30–
Session commune pour tester la connexion
12 h 00
12 h 00– Cérémonie d’ouverture
12 h 30
Remarques liminaires
Houlin Zhao, Secrétaire général de l’UIT
Chaesub Lee, Directeur du Bureau de la normalisation des télécommunications de l’UIT
Autorité de régulation des télécommunications des Émirats arabes unis
Tour d’horizon du concours 2020
Thomas Basikolo, UIT
12 h 30– Allocution – Les progrès récents de l’apprentissage fédéré dans le domaine des
12 h 55 communications
Wojciech Samek, Chef du Groupe de l’apprentissage automatique, Fraunhofer HHI
12 h 55– Session spéciale: Une vision de l’avenir – La feuille de route de l’intelligence
13 h 40 artificielle (IA) et de l’apprentissage automatique (ML) dans le domaine de la 5G
Le point de vue du régulateur
Autorité de régulation des télécommunications des Émirats arabes unis
Le point de vue du secteur privé
Cisco
Le point de vue du secteur privé
Wei Meng, Directeur de la planification des normes et de l’open source, ZTE Corporation
13 h 40– Allocution – Le voyage inachevé de l’IA en réseau
14 h 05 Chih-Lin I, Directeur scientifique, Technologies hertziennes, China Mobile Research Institute
14 h 05– Allocution – Apprendre aux frontières des technologies hertziennes
14 h 30 H. Vincent Poor – Professeur d’ingénierie électrique, Université de Princeton, ÉtatsUnis
d’Amérique
14 h 30–
Exposés des lauréats
15 h 15
15 h 15– Annonce des récompenses:
15 h 30 prix et certificats
15 h 30– Appel à articles pour le numéro spécial du Journal de l’UIT sur les technologies futures et les
15 h 35 technologie évolutives (UIT J-FET): «Solutions IA/ML dans le domaine de la 5G et réseaux du
futur»
15 h 35– Perspectives en 2021 pour le concours 2.0
15 h 45 Vishnu Ram, chercheur indépendant
15 h 45– Cérémonie de clôture
16 h 00
Remarques de conclusion:
Les hôtes du concours 2020 IA/ML de l’UIT
Chaesub Lee, Directeur du Bureau de la normalisation des télécommunications de l’UIT
Ne manquez pas la conférence
finale! Inscrivez-vous ici.Prix et certificats
des lauréats
Les équipes chargées des différents énoncés participeront
au concours IA/ML en 5G organisé par l’UIT, et divers
prix seront offerts à celles qui auront remporté la
grande finale du 15 au 17 décembre 2020.
Certificat du prix des vainqueurs: Les prix suivants seront décernés aux
équipes lauréates:
Premier Deuxième Troisième
prix: prix: prix:
«Médaille d’or du «Médaille d’argent «Médaille de
concours IA/ML en du concours IA/ML bronze du concours
5G» en 5G» IA/ML en 5G»
Dotation: Dotation: Dotation:
5 000 CHF 3 000 CHF 2 000 CHF
Les trois finalistes suivants recevront 1 000 CHF chacun.
Certificat du prix du jury: Ces prix seront remis aux vainqueurs
de chaque énoncé de problème selon la recommandation de
l’organisme accueillant le concours (les lauréats ne pouvant être
identiques à ceux du prix des vainqueurs).
Chaque lauréat recevra 300 CHF.
Un certificat de mention honorable sera également remis.
Un certificat communautaire d’encouragement sera par ailleurs remis
aux équipes ayant été actives pendant le programme de mentorat et
dont la solution aura été acceptée.
Enfin, un certificat d’achèvement sera remis aux équipes qui auront
achevé le concours en ayant présenté une solution.Vous pouvez aussi lire
